# Optical Flow Farneback

> Detectar movimiento inconsistente o loop de video pregrabado mediante análisis de flujo óptico

- Skill: `davidcastagnetoa/optical-flow-farneback` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/optical-flow-farneback`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/optical-flow-farneback/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/optical-flow-farneback

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# optical_flow_farneback

El flujo óptico de Farnebäck calcula el movimiento entre frames consecutivos. Los videos en loop o reproducidos tienen patrones de movimiento no naturales detectables con este análisis.

## When to use

Usar sobre la secuencia de frames del video de liveness para detectar ataques de replay y videos pregrabados.

## Instructions

1. Capturar mínimo 10 frames consecutivos del video de liveness.
2. Convertir a escala de grises.
3. Calcular flujo óptico entre pares de frames: `flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)`.
4. Calcular magnitud y ángulo del flujo: `magnitude, angle = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])`.
5. Analizar estadísticas de magnitud: desviación estándar muy baja indica movimiento artificial.
6. Detectar loops: comparar el flujo acumulado entre frame 0 y frame N — si converge a 0, hay loop.
7. Analizar consistencia temporal: el movimiento natural tiene varianza creciente, no periódica.

## Notes

- Combinar con rPPG (Remote Photoplethysmography) para detección de vida aún más robusta.
- Sensible a iluminación variable; normalizar antes del análisis.